Este documento presenta un análisis comparativo de técnicas de aprendizaje profundo para la detección de anomalías y la predicción de fallos. Exploramos varias arquitecturas de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de IoT, incluyendo redes neuronales recurrentes (RNNs, LSTMs y GRUs), redes neuronales convolucionales (CNNs) y transformadores, para evaluar su efectividad en la detección de anomalías y la predicción de fallos. Se encontró que la configuración híbrida de transformador-GRU ofrece la mayor precisión, aunque a costa de requerir el mayor tiempo computacional para el entrenamiento. Además, empleamos técnicas de explicabilidad para esclarecer los procesos de toma de decisiones de estos modelos de caja negra y evaluar su comportamiento. Al analizar el funcionamiento interno de los modelos, buscamos proporcionar información sobre los factores que influyen en las predicciones de fallos. A través de experimentación y análisis exhaustivos sobre datos de sensores recolectados de una bomba de agua, este estudio contribuye a la comprensión de las metodologías de aprendizaje profundo para la detección de anomalías y la predicción de fallos y subraya la importancia de la interpretabilidad del modelo en aplicaciones críticas como la prognóstica y la gestión de la salud. Además, especificamos la arquitectura para implementar estos modelos en un entorno real utilizando el metamodelo RAI4.0, destinado a diseñar, configurar y desplegar automáticamente aplicaciones industriales distribuidas basadas en flujos. Nuestros hallazgos ofrecerán una valiosa guía para los profesionales que buscan implementar técnicas de aprendizaje profundo de manera efectiva en sistemas de mantenimiento predictivo, facilitando la toma de decisiones informadas y mejorando la fiabilidad y eficiencia en las operaciones industriales.